3.3.1 Một số vi phạm giả thuyết mô hình hồi quy truyền thống (OLS)
Để nghiên cứu về mối liên hệ giữa mức giá chuyển giao và động lực chuyển giá được đề cập trong mô hình, chúng tôi tiến hành đo lường mô hình thực nghiệm như sau:
⁄
Tuy nhiên, vì một số lý do liên quan đến dữ liệu, mô hình thực nghiệm có thể mắc phải hai vấn đề chính làm vi phạm các giả thuyết trong mô hình hồi quy truyền thống OLS, dẫn đến các ước lượng bị chệch và không vững.
Thứ nhất, mức giá chuyển giao được xác định trong mô hình lý thuyết chịu sự tác động của các nhân tố trừng phạt ở quốc gia có chi nhánh của công ty mẹ khi hành vi chuyển giá bị phát hiện. Vì vậy, việc thiếu sót các biến số này trong mô hình thực nghiệm đã làm cho mô hình bị thiếu biến giải thích. Kết quả là các biến số bị thiếu này sẽ bị bao gồm trong phần dư của mô hình hồi quy OLS, gây ra hiện tượng tương quan giữa biến độc lập TPI và phần dư, điều này vi phạm giả thuyết rằng phần dư của mô hình hồi quy OLS phải độc lập với các biến số hồi quy, được thể hiện qua công thức ( ) .
Thứ hai, việc nghiên cứu hành vi chuyển giá của các công ty ở các quốc gia khác nhau qua các năm thông qua dữ liệu dạng bảng (Panel Data) có thể gây ra hiện tượng phương sai thay đổi (Heteroskedasticity) và tương quan giữa các quan sát theo năm trong từng quốc gia, có nghĩa là ( ) (within-group correlation hay intra-cluster correlation).
3.3.2 Phương pháp Mô-men tổng quát (GMM)
Để xử lý các vấn đề nêu trên, trong điều kiện không thể đo lường các biến số đại diện cho các nhân tố trừng phạt, và sử dụng dữ liệu dạng bảng, nhóm tác giả sử dụng phương pháp ước lượng Mô-men tổng quát (GMM).
Theo phương pháp Mô-men tổng quát được đề cập trong Hansen (1982), ta có ước lượng của hệ số ̂ và phương sai tiệm cận ở dạng tổng quát lần lượt như sau:
Trong đó: X là ma trận các biến độc lập, Z là ma trận các biến công cụ, W là ma trận vuông trọng số để đưa các hệ phương trình trực giao (Orthogonal Conditions) về dạng vuông, có nghiệm duy nhất. Ngoài ra:
Do bản chất ma trận vuông trọng số W là một ma trận tùy ý có kích thước ( ) với là số quan sát trong mô hình. Với mỗi ma trận vuông trọng số khác nhau sẽ cho kết quả ước lượng hệ số ̂ và phương sai tiệm cận khác nhau. Vì vậy, để đạt được phương sai tiệm cận nhỏ nhất, ma trận vuông trọng số được tính như sau: . Do đó, ta có: